基于遥感信息与作物模型结合的江苏省水稻估产研究

摘要

准确的作物长势监测和产量预报对于保障粮食安全和农业宏观调控具有重要的意义,作物模拟和卫星遥感在这些方面各有优势。而将作物模拟和卫星遥感这两项技术有机的结合起来,既能动态的反映作物生长发育和产量形成的内在机理,又能凸显卫星遥感宏观、实时、动态监测的优点,两者优势互补,必将提高农情监测和农情评价的实时性、机理性和精确性。
　　本研究为了实现遥感信息与作物模型相结合对江苏省的水稻种植面积与产量的估测,以便可以直接对该地区的水稻生长进行动态监测,现将遥感资料与水稻生产模型ORYZA2000相结合,建立遥感数值模拟模型,进行由点及面的区域水稻种植面积及产量的估测。
　　该研究包括以下几个部分:
　　(1)首先利用镇江市内试验小区的试验数据对水稻生产模型ORYZA2000进行订正和验证,证明该模型在当地的适用性,通过江苏省8个农试站点的数据对模型参数进行适当的调整,应用于以此8站点为代表的江苏省的水稻模拟研究;
　　(2)对HJ环境小卫星和MODIS数据进行几何校正、辐射校正、大气校正以及图像融合裁剪等处理,通过ENVI软件计算得出本研究中需要的植被指数NDVI与EVI,然后建立植被指数与水稻LAI观测值的回归分析,最后得出通过HJ环境小卫星数据得到的植被指数EVI与LAI的二次拟合模式为最优;
　　(3)将遥感反演的LAI与ORYZA2000模型模拟水稻LAI联系起来,以LAI为联系纽带实现遥感信息与作物模型的结合:假定在整个水稻生长发育阶段某一像元点的LAI的变化曲线符合典型的水稻生长(可以被水稻生长模型模拟)的LAI的变化情况,于是认为该像元作物为水稻,且其符合某一类型的水稻生长。
　　从作物模拟的角度假设多种当地的水稻播期,为了将各种水稻包含进去,以模拟的LAI上下浮动10％为符合该种模拟,在建立的遥感图像反演的LM时间序列找出符合条件像元点,即符合某种水稻生长模拟,亦即此种水稻的生长状况的,于是实现了区域上水稻生长的模拟;
　　(4)据以上研究思路对镇江市试验小区内的水稻进行过模拟,结果显示模拟的水稻面积和产量均与实际值相差很小,误差在7％以下,继而升尺度到对镇江市范围内的水稻监测和估算,并对MODIS和环境小卫星数据进行模拟精度比较,选定以HJ环境小卫星遥感数据为对江苏省水稻模拟的数据源;
　　(5)采用同样的方法对江苏省其他站点的水稻进行生长监测和产量预报,将8个区域的结果整合到一起,最终得到江苏的水稻分布情况以及总产量,实现了水稻生产模型与遥感信息相结合对以像元为单位的水稻上升到区域范围内的模拟,研究结果经与实际值比较,精度较高,效果较好。

目录

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究意义

1.2 国际研究状况

1.3 国内研究状况

1.4 研究内容

1.4.1 数据库的建立

1.4.2 水稻生长模型的校准

1.4.3 对单点范围内的水稻识别和产量的估测

1.4.4 区域上实现遥感信息与水稻生长模型的结合

1.5 论文结构

第二章 研究区概况与研究数据

2.1 研究区概况

2.1.1 地理位置

2.1.2 土壤

2.1.3 气候

2.2 研究数据

2.2.1 水稻田间试验数据

2.2.2 试验设计

2.2.3 试验数据

2.2.4 气象数据

2.2.5 作物数据

2.2.6 土壤数据

2.2.7 遥感数据

2.2.8 水稻面积与产量

第三章 水稻模拟模型ORYZA2000调试

3.1 作物模型简介

3.1.1 主要的模型介绍

3.1.2 水稻作物模型的相关研究

3.1.3 ORYZA2000模型简介

3.2 ORYZA2000模型的校正和验证

3.3 对江苏省各试验站的定标

3.3.1 江苏省各站点的水稻生育期情况

3.3.2 参数定标

第四章 遥感信息提取叶面积指数

4.1 植被指数简介

4.1.1 归一化植被指数(NDVI——Nomailized Difference Vegetation Index)

4.1.2 增强植被指数(EVI Enhanced Vegetation Index)

4.2 植被指数与叶面积指数的关系

4.3 遥感图像的处理

4.3.1 辐射定标

4.3.2 大气校正

4.3.3 几何校正

4.3.4 植被指数NDVI和EVI

4.3.5 植被指数反演叶面积指数

第五章 遥感信息与作物模型结合的水稻生长监测及产量预报

5.1 研究内容与方法

5.2 镇江市遥感信息与ORYZA2000模型相结合对水稻的识别

5.3 镇江市遥感信息与ORYZA2000模型相结合对水稻产量的模拟

5.4 对江苏省的区域模拟情况

5.4.1 江苏各地的植被指数随时间的变化

5.4.2 对江苏各地的水稻识别

5.4.3 对江苏各地的水稻产量估测

5.4.4 江苏省的水稻识别及产量估测

5.5 小结

第六章 结论与展望

6.1 主要结论

6.2 问题及展望

参考文献

个人简介

致谢